Adolescent Movement Behaviour Profiles are Associated with Indicators of Mental Wellbeing
Notice bibliographique
Résumé
Recent work has demonstrated the collective impact of daily movement behaviours on mental health outcomes, however, positive aspects of mental health have received much less attention. The purpose of this study was to identify unique adolescent movement behaviour profiles and determine whether profile membership is associated with differences in mental wellbeing. This study used data from the baseline assessment of the ADAPT study. A total of 1166 Canadian adolescents enrolled in grade 11 classes (Mage = 15.91 ± 0.48; 54% female) self-reported their movement behaviours – moderate-to-vigorous physical activity (MVPA), recreational screen time (ST) and sleep – and completed three measures of mental wellbeing: flourishing, self-esteem and resiliency. Latent profile analysis with distal outcomes comparisons were conducted. Four distinct profiles were identified: one healthy profile (high MVPA/low ST), two mixed behavioural profiles (low MVPA/low ST and high MVPA/high ST), and one profile considered to be the least healthy (low MVPA and high ST). Sleep patterns were similar across the profiles. The healthiest profile was consistently associated with better mental wellbeing, followed by the mixed behaviour profiles, and the least healthy profile had the poorest scores for mental wellbeing. These findings highlight the additive benefits of engaging in a full complement of healthy movement behaviours. Moving forward, behavioural interventionists should consider adopting an integrated approach to promoting mental wellbeing through targeting each of the movement behaviours concurrently.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».